设计任务
对于一幅芒果果实内部的 CT 断层图像，试采用图像处理与分析技术，设计适当的算法和程序，首先分割出其中的坏损区域，然后计算其像素面积占整个果肉区域的百分比（单层坏损率）。请按统一要求写出算法原理、设计流程，并完成测试分析等报告内容。
算法设计
解题思路：二值化图像，使用一个背景值0、芒果区域值为1的图像A，与经过二值化及中值滤波的芒果CT图像C异或，得到与除了坏损区域值为1，其他区域皆为0的图像B。计算图像A和B值为1像素点个数分别为cnt1和cnt2，单层坏损率即为cnt2/cnt1。
设计方案说明：使用matlab的库。
关键算法的设计原理：
形态学闭运算：消除黑色小区域
异或：像素点值相同则为0，不同为1
算法步骤：
读入图像→中值滤波→二值化图像得图像C→形态学闭运算得图像A→A与C异或得图像B→统计图像A和B值为1像素点个数→计算单层坏损率
程序设计
算法名称：中值滤波、二值化图像、形态学闭运算、异或
工具函数：medfilt2、imbinarize、imclose、xor
设计分析：完成任务。
测试分析
图1
图1从左到右，为原图→均值滤波后图→二值化图→闭运算图→闭运算图与均值滤波图异或图
其中二值化函数（Otsu方法）阈值取0.55，即BW=imbinarize(G,0.55)；
闭运算使用半径为10的盘形结构元素。
特点与优势：算法简单，使用滤波去噪。
存在的问题和不足：“闭运算图与均值滤波图异或图”左下方有白色点，误识别。
matlab代码
clc,clear
A=imread('ipa05.bmp');
G=medfilt2(A);
BW=imbinarize(G,0.55);
guo=imclose(BW,strel('disk',10));
huai=xor(guo,BW);
huai_cnt=sum(sum((huai)));
guo_cnt=sum(sum((guo)));
disp("单层坏损率：");
disp(num2str(huai_cnt/guo_cnt))
figure
subplot(151),imshow(A)
subplot(152),imshow(G)
subplot(153),imshow(BW)
subplot(154),imshow(guo)
subplot(155),imshow(huai)